Protezione del traffico di rete dell'area di lavoro di Azure Machine Learning

La protezione dei carichi di lavoro di machine learning è fondamentale per proteggere dati sensibili, modelli proprietari e risorse cloud da accessi non autorizzati. Questo corso basato su testo fornisce un percorso chiaro e passo-passo per la pianificazione e la configurazione di robusti confini di sicurezza di rete per il tuo ambiente Azure Machine Learning. Lavorando attraverso questa guida completa, acquisirai le competenze necessarie per isolare le tue aree di lavoro e limitare il flusso di traffico secondo i moderni standard di sicurezza. Imparerai a passare dalle configurazioni pubbliche predefinite ad architetture cloud private altamente sicure. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del networking cloud e l'architettura di Azure Machine Learning. - Configurare endpoint privati e reti virtuali per isolare le risorse dell'area di lavoro. - Gestire il traffico in entrata e in uscita utilizzando gruppi di sicurezza di rete e firewall. - Implementare i principi di sicurezza zero-trust per le pipeline di machine learning. - Proteggere la comunicazione tra istanze di calcolo, archivi dati e la tua area di lavoro. Questo corso inizia con la terminologia essenziale e i concetti di architettura di base prima di guidarti attraverso scenari di configurazione scritti per collegamenti privati e subnet sicure. Esplorerai esempi pratici di blocco degli obiettivi di calcolo e dell'accesso all'archiviazione dei dati. Questo corso è progettato per principianti, inclusi amministratori cloud, appassionati di sicurezza e data scientist che cercano di proteggere la loro infrastruttura cloud. Non è richiesta alcuna conoscenza avanzata del networking. Inizia a leggere oggi per costruire un ambiente altamente sicuro per i tuoi flussi di lavoro di machine learning.